AI, 철도 안전의 미래를 바꾸다
"기차가 미끄러진다고?!" 인공지능이 해결한 자율주행 열차의 '착 붙는' 비밀!
철길 위를 달리는 거대한 기차를 본 적이 있지? 수백 톤이 넘는 무거운 기차가 매끄러운 철제 레일 위를 달리는 모습은 정말 장관이야. 그런데 말이야, 기차 바퀴와 선로 사이가 너무 미끄러우면 어떻게 될까? 비가 오거나 눈이 내리는 날, 혹은 선로에 기름이나 낙엽이 떨어져 있으면 기차도 자동차처럼 미끄러질 수 있어!
만약 기차가 미끄러지면 멈추고 싶을 때 제때 멈추지 못하거나, 출발할 때 바퀴만 헛돌게 돼서 큰 사고로 이어질 수 있지. 특히 미래의 인공지능 자율주행 열차에게는 선로가 얼마나 '착' 달라붙는지(이걸 '점착력'이라고 해)를 정확히 아는 것이 무엇보다 중요해.
최근 한 연구팀이 바로 이 문제를 해결하기 위해 '스파이 AI'라고 불리는 아주 똑똑한 인공지능 기술을 개발했다고 해! 과연 어떤 원리일까?
가짜를 만드는 AI와 진짜를 가려내는 AI의 '불꽃 튀는 대결'!
기존에는 선로가 얼마나 미끄러운지 알기 위해 복잡한 수학 공식이나 비싼 센서를 사용해야 했어. 하지만 날씨나 환경이 시시각각 변하기 때문에 100% 정확하게 맞히기가 정말 어려웠지. 무엇보다 인공지능을 학습시키려면 수만 개의 '정답지'가 필요한데, 실제 철도에서 미끄러운 상황을 일일이 만들어서 데이터를 모으는 건 거의 불가능에 가깝거든.
그래서 연구진은 SGAN(Semi-supervised Generative Adversarial Network)이라는 이름의 특별한 인공지능을 도입했어. 이름은 어렵지만 원리는 아주 간단해! 바로 '위조지폐범'과 '경찰'의 대결이야.
- 위조지폐범 AI(생성자): 실제 선로 데이터와 거의 똑같은 '가짜 데이터'를 끊임없이 만들어내. "이건 비 오는 날 미끄러운 데이터야!"라고 속이면서 말이지.
- 경찰 AI(감별사): 위조지폐범이 만든 가짜와 진짜 데이터를 섞어서 보면서, 어느 게 진짜인지 가려내. 그러면서 동시에 "지금 선로 상태가 마른 상태인지, 젖은 상태인지, 아니면 아주 미끄러운 상태인지"를 맞히는 훈련을 해.
이 둘이 서로를 이기려고 경쟁하다 보면, 어느 순간 경찰 AI는 아주 적은 양의 정답지만 가지고도 선로의 상태를 귀신같이 알아맞히는 '초능력'을 갖게 되는 거야!
98%의 기적! 인공지능이 7가지 선로 상태를 완벽하게 맞히다
연구팀은 이 똑똑한 AI를 훈련시키기 위해 기차 바퀴의 회전 속도와 비틀림 각도 같은 데이터들을 사용했어. 특히 기차가 미끄러울 때 바퀴의 움직임이 미세하게 떨리는 특징을 포착했지. 그 결과는 정말 놀라웠어!
아래 표를 한번 볼까? 연구팀이 테스트한 7가지 선로 상태야.
📊 인공지능이 판별하는 선로 점착력 상태 분류표
| 등급 (Label) | 선로의 실제 상태 설명 | 점착 계수 (미끄러움 정도) | AI의 판단 결과 (예측값) |
| C1 (Dry) | 바짝 마른 아주 깨끗한 선로 | 0.35 이상 (최상) | 정상 주행 가능 |
| C2 (Wet) | 비가 내려서 약간 젖은 선로 | 0.30 ~ 0.35 | 안전 주의 |
| C3 (Medium) | 습기나 이물질이 있는 보통 상태 | 0.25 ~ 0.30 | 속도 조절 필요 |
| C4 (Low) | 낙엽이나 서리로 인해 미끄러운 상태 | 0.20 ~ 0.25 | 미끄럼 주의 |
| C5 (Very Low) | 꽤 미끄러워 제동이 어려운 상태 | 0.15 ~ 0.20 | 제동 거리 확보 |
| C6 (V.V. Low) | 기름기 등으로 인해 심각하게 미끄러움 | 0.10 ~ 0.15 | 위험 발생 알림 |
| C7 (Extreme) | 마찰이 거의 없어 통제가 불가능한 상태 | 0.10 미만 (최악) | 비상 제동 및 경고 |
놀랍게도 이 인공지능은 98.38%라는 엄청난 정확도로 이 7가지 상태를 딱딱 맞춰냈어! 기존에 사용하던 다른 인공지능 방식(91~93%)보다 훨씬 더 똑똑한 수치지. 이제 기차는 달리는 도중에 "앗, 지금 선로가 평소보다 5배나 더 미끄러워! 브레이크를 미리 밟아야겠어!"라고 스스로 판단할 수 있게 된 거야.
사고 없는 자율주행 열차 시대, 우리가 주인공!
이번 연구 덕분에 미래의 자율주행 열차는 훨씬 더 안전해질 거야. 사람이 일일이 "지금 선로는 미끄러워요"라고 알려주지 않아도, 열차 스스로가 바퀴의 미세한 움직임만으로 위험을 감지하니까 말이야.
특히 이 기술은 데이터가 부족한 상황에서도 스스로 학습하는 능력이 뛰어나서, 전 세계 어떤 철도 환경에서도 바로 적용할 수 있다는 게 큰 장점이야. 비가 쏟아지는 정글 속 기차든, 눈이 덮인 북극의 기차든 상관없이 말이지!
철도 사고 없는 세상, 인공지능이 그려나갈 미래가 정말 기대되지 않니? 우리 친구들이 어른이 되었을 때는 이 인공지능 덕분에 아주 안전하고 편안하게 여행을 즐길 수 있을 거야!
출처:
Mehran, S., Mal, K., Hussain, I., Kumar, D., Memon, T. R., & Memon, T. D. (2026). Semi-Supervised Generative Adversarial Networks (GANs) for Adhesion Condition Identification in Intelligent and Autonomous Railway Systems. AI, 7(2), 78. https://doi.org/10.3390/ai7020078